基于改进粒子群算法的H∞次优控制在PEMFC混合发电系统中的应用
本文讨论了基于改进粒子群算法的H∞次优控制在质子交换膜燃料电池(PEMFC)混合发电系统中的应用。首先,作者提出了一种改进粒子群算法(MPSO),该算法通过提高平衡点多样性来改善粒子群算法的全局搜索能力。
然后,作者将加权函数的选取转化成优化问题,并将该方法应用于PEMFC混合发电系统的过氧比(OER)控制。动态仿真结果证明,在大负载电流变化、参数摄动、环境干扰和量测噪声影响下该方法能够维持系统OER在最优值附近,保证了系统的稳定运行。
同时,与其他控制方法比较,证明该方法具有较好的抗扰性和鲁棒稳定性。此外,作者还讨论了改进粒子群算法的实现过程和优点,并对PEMFC混合发电系统的特点和挑战进行了分析。
知识点:
1. 粒子群算法(PSO):一种基于群体智能的优化算法,通过模拟鸟类觅食行为来搜索最优解。
2. 改进粒子群算法(MPSO):一种改进的粒子群算法,通过提高平衡点多样性来改善粒子群算法的全局搜索能力。
3. H∞次优控制:一种控制方法,旨在找到系统的最优控制策略,使系统在不确定性和扰动下保持稳定运行。
4. 质子交换膜燃料电池(PEMFC):一种类型的燃料电池,使用质子交换膜作为电极材料,以提高燃料电池的效率和稳定性。
5. 混合发电系统:一种复杂的能源系统,结合多种能源形式,例如燃料电池、风能、太阳能等,以提高能源效率和可持续性。
6. 加权函数:一种数学函数,用于描述系统的优化目标和约束条件。
7. 动态仿真:一种仿真方法,用于模拟系统的动态行为和响应,以验证系统的性能和稳定性。
本文讨论了基于改进粒子群算法的H∞次优控制在PEMFC混合发电系统中的应用,并证明了该方法的有效性和鲁棒性。该方法可以应用于其他复杂系统的优化控制中,以提高系统的稳定性和效率。